Pytorch入門到實踐：用簡單例子理解模型構建
這篇Pytorch入門教程涵蓋核心知識點：Pytorch基於Python，動態計算圖優勢明顯，安裝簡單（`pip install torch`）。核心數據結構是張量（Tensor），支持GPU加速，可創建、操作（加減乘除、矩陣乘法）及與NumPy互轉。自動求導（autograd）通過`requires_grad=True`實現梯度計算，如`y=x²+3x`在x=2時導數爲7。線性迴歸模型繼承`nn.Module`定義，前向傳播實現`y=wx+b`。數據準備生成模擬數據（`y=2x+3+噪聲`），通過`TensorDataset`和`DataLoader`批量加載。訓練用MSE損失與SGD優化器，循環中梯度清零、反向傳播、參數更新，1000輪後驗證並可視化結果，學習到參數接近真實值。核心流程涵蓋張量操作、自動求導、模型構建、數據加載及訓練優化，可擴展至複雜模型。
閱讀全文零基礎學Pytorch：從張量到神經網絡的入門指南
這篇文章介紹了PyTorch的核心內容及基礎應用。PyTorch以靈活直觀、語法接近Python著稱，適合深度學習初學者，支持GPU加速和自動求導。核心內容包括： 1. **張量（Tensor）**：基礎數據結構，類似多維數組，支持從數據、全0/1、隨機數創建，可與NumPy互轉，支持形狀操作、算術運算（元素級/矩陣）及設備轉換（CPU/GPU）。 2. **自動求導**：通過`autograd`實現自動微分，設置`requires_grad=True`的張量會被追蹤計算歷史，調用`backward()`自動計算梯度，如函數`y=x²+3x-5`在`x=2`時梯度爲7.0。 3. **神經網絡構建**：基於`torch.nn`模塊，包含線性層（`nn.Linear`）、激活函數、損失函數（如MSE）和優化器（如SGD），支持自定義模型類和`nn.Sequential`組合。 4. **實戰線性迴歸**：生成模擬數據`y=2x+3+噪聲`，定義線性模型、MSE損失、
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